CARLA模拟器构建过程中carla-ros2-native-lib编译失败问题分析
2025-05-18 01:43:37作者:俞予舒Fleming
问题现象
在Ubuntu 22.04 LTS系统上构建CARLA 9.15版本时,用户遇到了carla-ros2-native-lib组件编译失败的问题。具体表现为链接阶段无法找到名为"SYSTEM"的库文件,导致构建过程中断。
错误分析
从构建日志中可以清楚地看到,链接器在尝试链接libcarla-ros2-native.so时报告了关键错误:
/usr/bin/ld: cannot find -lSYSTEM: No such file or directory
collect2: error: ld returned 1 exit status
这一错误表明构建系统尝试链接一个名为"libSYSTEM.so"的库文件,但该文件在系统中并不存在。值得注意的是,这个问题在CARLA项目的不同分支上都出现了,包括ue5-dev分支和carla-5.5-experimental分支。
技术背景
CARLA是一个开源的自动驾驶模拟器,其ROS2集成功能通过carla-ros2-native-lib组件实现。这个组件负责CARLA与ROS2之间的通信桥梁,包含了一系列用于处理传感器数据、车辆控制等功能的C++类。
在构建过程中,CMake系统会生成构建脚本,指定需要链接的库文件。正常情况下,这些库文件应该存在于系统路径或指定的构建目录中。
问题根源
经过项目维护者的确认,这个问题是由于代码中的拼写错误导致的。构建脚本中错误地指定了"-lSYSTEM"链接选项,而实际上应该链接系统库的正确名称。
解决方案
项目维护团队已经在最新提交中修复了这个拼写错误。对于遇到此问题的用户,可以采取以下步骤:
- 更新到最新版本的CARLA代码库
- 清理之前的构建目录
- 重新执行构建过程
预防措施
为了避免类似问题,建议开发者在进行CARLA构建时:
- 定期同步最新的代码变更
- 关注项目的构建说明文档更新
- 在构建失败时检查构建日志中的详细错误信息
- 考虑使用项目推荐的构建环境和工具链版本
总结
CARLA模拟器作为一个复杂的自动驾驶仿真平台,其构建过程涉及多个组件和依赖项。carla-ros2-native-lib编译失败的问题虽然看似简单,但反映了构建系统配置的重要性。通过及时更新代码和遵循项目构建指南,开发者可以避免大多数构建问题,顺利完成CARLA的编译和部署。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
307
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
877
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867